众所周知，人类正跨入人工智能时代，人工智能技术的发展正重塑人类思维模式，冲击着人们生产、生活和学习的各个领域。众多的在线教育企业也在利用人工智能技术布局市场，打造AI相关课程，据悉，目前在线教育企业已经将AI课程，人工智能技术应用到了语文、数学、英语等众多K12教育的领域。AI课程、AI教育是对教育行业的一大革命，机遇与风险并存。
过去的2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出完善人工智能教育体系，建设人工智能学科，在中小学阶段设置人工智能相关课程。随后的2018年，教育部相继制定和发布了《高等学校人工智能创新行动计划》和《教育信息化2.0行动计划》，这标志着中国人工智能已上升至国家战略高度，人工智能与教育融合已开启。
近年来，中国教育领域的专家学者和实践者围绕人工智能教育已开展了初步研究，主要聚焦在3 个方面：一是从理论层面对人工智能教育的相关概念、内涵和特征进行界定；二是基于人工智能本身技术特征，从构建人工智能教育技术框架体系的视角开展研究，具体包括数据层要素、以机器学习和数据挖掘为主的算法层要素、包含计算机视觉、智能语音技术、自然语言处理、知识图谱和生物特征识别等在内的技术层要素，有的研究还延伸到了处理器/芯片、传感器原件、云平台等硬件和基础设施范畴；三是从人工智能教育应用场景的角度进行分析，场景在分类上主要服务于教育机构、老师和学生3个主体，具体体现在口语评测、试卷智能批改、习题推荐、分级阅读、智能陪练、智能书写、拍照搜题、智能分班排课、学情监测等方面的应用。
北京理工大学在线教育专家黄璐在《人工智能教育发展中的问题及建议 》中表示，目前教育领域的数据单一，内容相对其他行业较为匮乏，从数据维度的构建，行业数据的储备量等多个维度来看，都处于严重不足的阶段。人工智能依赖庞大的数据支持，要实现人工智能与教育的深度融合，多维度、大量级的教育数据储备尤为重要，这不仅需要包括学生成绩、出勤记录、课程教案、作业和评语等在内的结构化数据，更需要图片、视频、音频等体现学生学习行为和教师教学过程的非结构化数据。
黄教授表示，人工智能教育发展的核心驱动之一在于人工智能本身的技术进步和创新。人工智能是将人类智力变成机器智能，让机器像人一样认知、思考和学习。人类形成基本概念和判断依赖于多种形式信息的综合，包括文字、图形、声音、气味等，因此，使机器能在语言、视觉和听觉之间达到语义贯通是实现联想、推理、概括等功能的关键。当前，人工智能还处于“弱人工智能”阶段，尽管已经运用了深度学习和增强学习等相关技术，但依然没有达到有独立自我意识、有情感认知能力和推理思考能力的“强人工智能”。
黄教授表示，人工智能，AI课程的发展，我们不能用静止的眼光去看待，现阶段的人工智能教育，无非是利用传统的互联网场景和传统的在线教育场景，只有保持非静止的眼光去看待人工智能教育，突破传统的教育场景，人工智能教育才有希望，才能迎来真正的大发展，才能摆脱如今的空中楼阁。
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